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SMILE: A Scale-aware Multiple Instance Learning Method for Multicenter STAS Lung Cancer Histopathology Diagnosis
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了一种适应尺度的多实例学习方法（SMILE），旨在改善STAS肺癌的病理诊断。通过引入尺度自适应注意机制，SMILE在多个数据集上超越了临床平均AUC，为计算病理学的发展奠定了基础。
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关键要点
- 本研究提出了一种适应尺度的多实例学习方法（SMILE），旨在改善STAS肺癌的病理诊断。
- SMILE通过引入尺度自适应注意机制，解决了STAS肺癌诊断中的主观性和变异性问题。
- 实验结果表明，SMILE在多个数据集上超越了临床平均AUC。
- 该方法为未来计算病理学技术的扩展、可解释性和临床整合奠定了基础。
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